論文の概要: Rank Portability Does Not Imply Feasibility Portability: Target-Specific Evaluation of Joint Hardware Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22122v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 03:14:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.719842
- Title: Rank Portability Does Not Imply Feasibility Portability: Target-Specific Evaluation of Joint Hardware Constraints
- Title（参考訳）: ランキングポータビリティはポータビリティを損なうものではない: ハードウェア制約の具体的評価
- Abstract要約: デバイス間の評価では、アーキテクチャのランキングがデバイス間で転送される場合、プロキシデバイスはターゲット側のモデル選択をサポートすることができると仮定される。
2つのパブリックアーキテクチャーファミリ間での連立遅延エネルギー実現可能性に関するこの仮定を強調テストする。
評価対象は,ランクポータビリティ,実現可能性ポータビリティ,目標固有の意思決定支援などである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-device hardware evaluation often assumes that if architecture rankings transfer across devices, a proxy device can support target-side model selection. We stress-test this assumption for joint latency-energy feasibility across two public architecture families. On NAS-Bench-201, cross-device rank correlations are moderate, while target-comparable feasible-set overlap remains incomplete. A faithful AdaProxy diagnostic substantially improves latency ranking, showing that the observed boundary failures are not simply due to weak adaptation. Exact finite-sample split-conformal analysis also exposes an evidence bottleneck: a finite one-sided 90% threshold requires at least nine calibration observations. We then replicate the phenomenon on 10,000 GPT architectures across 13 HW-GPT-Bench devices. Relative to an RTX3080 proxy, target latency SRCC ranges from 0.951 to 0.996, yet proxy-reuse violation risk ranges from 33.3% to 100% under matched joint constraints. These results show that rank portability, feasibility portability, and target-specific decision support are distinct evaluation objects. Cross-device evaluations should therefore report which target environments actually support the operating point being claimed.
- Abstract（参考訳）: デバイス間のハードウェア評価では、アーキテクチャのランキングがデバイス間で転送される場合、プロキシデバイスはターゲット側のモデル選択をサポートすることができると仮定される。
2つのパブリックアーキテクチャーファミリ間での連立遅延エネルギー実現可能性に関するこの仮定を強調テストする。
NAS-Bench-201では、デバイス間ランクの相関は適度であるが、ターゲット互換可能な実現可能なセットオーバーラップは不完全である。
忠実なAdaProxy診断は遅延ランキングを大幅に改善し、観測された境界欠陥は単に弱い適応によるものではないことを示した。
厳密な有限サンプル分割コンフォーマル解析もまた、証拠のボトルネックを露呈している: 有限片側90%の閾値は、少なくとも9つの校正観測を必要とする。
そして、13のHW-GPT-Benchデバイスに1万のGPTアーキテクチャでこの現象を再現する。
RTX3080プロキシとは対照的に、ターゲットの待ち時間SRCCは0.951から0.996の範囲であるが、プロキシの再利用による違反リスクは33.3%から100%の範囲である。
これらの結果から, ランクポータビリティ, 実現可能性ポータビリティ, 目標固有の意思決定支援は, 異なる評価対象であることが示唆された。
したがって、デバイス間の評価は、要求される操作ポイントを実際にサポートするターゲット環境を報告すべきである。
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